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Herausgeber: 
  • Felix F. Wu
  • James A. Momoh
  • Joe H. Chow
  • Applied Mathematics for Restructured Electric Power Systems: Optimization, Control, and Computational Intelligence 
     

    (Buch)
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    Übersicht

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    Lieferstatus:   Auf Bestellung (Lieferzeit unbekannt)
    Veröffentlichung:  November 2004  
    Genre:  Naturwissensch., Medizin, Technik 
     
    Alternative & renewable energy sources & technology / Alternative und erneuerbare Energiequellen und -technik / C / Electrical Engineering / Electrical Power Engineering / Energietechnik, Elektrotechnik und Energiemaschinenbau / Energy Grids and Networks / Energy Policy, Economics and Management
    ISBN:  9780387234700 
    EAN-Code: 
    9780387234700 
    Verlag:  Springer EN 
    Einband:  Gebunden  
    Sprache:  English  
    Dimensionen:  H 235 mm / B 155 mm / D 24 mm 
    Gewicht:  1500 gr 
    Seiten:  324 
    Illustration:  XXXII, 324 p. 
    Zus. Info:  EUDR exemption - product or manufacturing materials placed on the market prior to 31.12.2025. 
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    Inhalt:
    Applied Mathematics for Restructured Electric Power Systems: Optimization, Control, and Computational Intelligence consists of chapters based on work presented at a National Science Foundation workshop organized in November 2003. The theme of the workshop was the use of applied mathematics to solve challenging power system problems. The areas included control, optimization, and computational intelligence. In addition to the introductory chapter, this book includes 12 chapters written by renowned experts in their respected fields. Each chapter follows a three-part format: (1) a description of an important power system problem or problems, (2) the current practice and/or particular research approaches, and (3) future research directions. Collectively, the technical areas discussed are voltage and oscillatory stability, power system security margins, hierarchical and decentralized control, stability monitoring, embedded optimization, neural network control with adaptive critic architecture, control tuning using genetic algorithms, and load forecasting and component prediction.

    This volume is intended for power systems researchers and professionals charged with solving electric and power system problems.

      



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